Таким образом, для уменьшения отклонений температуры кокса на выходе из зоны прокалки вследствие изменения состава и крупности загружаемого кокса необходимо изменять разрежение в холодной головке печи, расход мазута и подачу воздуха при автоматическом поддержании необходимого соотношения расходов мазута и воздуха.

Системы автоматического регулирования (АСР) в целом обеспечивают стабилизацию температурного режима процесса прокалки, что позволяет использовать их в автономном режиме без верхней иерархической ступени. Они выполнены по схеме одноконтурного регулирования по отклонению, однако в автоматической системе стабилизации расхода сырого кокса введена коррекция по мгновенному весу фиксированного объема кокса на ленте транспортера весоизмерителя, который косвенно характеризует крупность и влажность загружаемого кокса.

На верхнем уровне, реализованном на базе рабочей станции, с помощью нейросетевой математической модели осуществляется прогнозирование истинной плотности прокаленного кокса и расчет оптимальных уставок (заданий) локальным АСР.

При решении прямой задачи (прогноз качества прокаленного кокса) использовалась нейросеть (НС) на базе многослойного персептрона с полными связями, имеющая четыре скрытых слоя нейронов (рисунок 7).

Рисунок 7 – Нейросеть прямой задачи (НС-1)

Рисунок 8 – Нейросеть обратной задачи (оптимизации) - НС-2

Использование для создания управляющей математической модели нейросети позволяет повысить точность прогнозирования истинной плотности прокаленного кокса и управления процессом, упростить процедуру нахождения оптимальных значений режимных параметров (заданий для АСР) и подстройки модели при изменении характеристик прокалочной печи.